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제3회 KAIST 스타트업 테크 플라자 개최
우리 대학이 오는 16일(목) 서울 코엑스 2층 아셈볼룸에서 '제 3회 KAIST 스타트업 테크 플라자(Startup Tech Plaza)’를 개최한다고 밝혔다.
이번 행사는 KDB산업은행과 국가과학기술연구회, 벤처기업협회 등이 공동 주최하는 ‘넥스트라이즈 2022, 서울(NextRise 2022, Seoul)’ 박람회와 함께 진행한다.
올해로 세번째를 맞는 ‘KAIST 스타트업 테크플라자’는 국내·외 최첨단 기술·기업·인재 간 만남을 통해 KAIST 기술창업가를 육성하고 장려하고자 추진됐다.
그간 학교 내부 행사로 운영하였으나 올해는 글로벌 스타트업 박람회인 ‘넥스트라이즈 2022, 서울’ 과의 협력을 통해 행사 규모를 대폭 확대하여 개최한다. 더 많은 벤처 생태계 구성원과 최신 창업 아이디어를 공유하고, 개방을 통해 외부 협력의 폭을 넓히고자 함이다.
16일(목) 오전 10시에는 이광형 총장이 ‘세상은 넓다’라는 주제로 인사말을 전한다. 이후 ‘ESG 분야 국내·외 기술, 사업 및 창업 트렌드’를 주제로 ▲특별강연 ▲ESG 사업 소개 ▲학생창업 5개사 IR 피칭 ▲네트워킹 및 1:1 IR 상담이 이어진다.
구체적으로는 먼저 ‘ESG의 부상이 여는 새로운 시장’이라는 주제로 인비저닝 파트너스 제현주 대표의 특별강연과 ‘Sustainable Corporate Innovation’이라는 주제로 Techstars Brett Brohl Managing Director의 특별강연이 진행된다.
이후 대우건설, SAP코리아, SK텔레콤 GS, 현대자동차그룹이 참여하여 각 기업의 ESG 사업 현황과 계획을 소개한다. 또한, KAIST 학생창업 스타트업 5개사(돌봄드림, 브레인소프트, 엔츠, 퀀덤캣, 페어랩스) 각 대표가 투자자를 대상으로 기업 설명 및 홍보 IR 피칭에 나선다.
우리 대학의 산학협력과 네트워킹을 기반으로 이번 행사를 준비한 김영태 창업원장은 “스타트업에 관심 있는 학생들이 새로운 기회를 발견하길 기대한다. 실질적인 사업, 투자 협력이 이루어지는 소통의 장이 될 것”이라고 소감을 밝혔다.
이어, “ESG 외에도 추후 AI, Big Data 등 다양한 분야에서 우리 대학 스타트업의 성장과 글로벌 진출을 적극적으로 지원할 것”이라고 말했다.
참가자 사전등록은 ‘넥스트라이즈 2022, 서울’ 공식 웹사이트 (https://www.nextrise.co.kr/ko)의 EVENT-파트너행사 메뉴에서 가능하다. 신청페이지에서 온라인 참가를 선택 시, 줌(Zoom) 링크를 사전 공유받아 온라인으로도 행사를 즐길 수 있다.
2022.06.15
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건설및환경공학과 명재욱 교수, 2022 APEC 혁신연구교육과학상 한국대표 선발
우리 대학 건설및환경학과 명재욱 교수가 '2022 ASPIRE(APEC 혁신연구교육과학상)' 대한민국 대표로 최종 선발됐다.
APEC 혁신연구교육과학상은 PPSTI(과학기술혁신정책파트너십)에서 아시아태평양경제협력체(이하 APEC) 회원국 간 과학계 협력을 증진하고 연구의 우수성을 드높인 젊은 과학자들의 업적을 기리기 위해 2011년부터 매년 과학 주제를 선정, 해당 분야에서 탁월한 성과를 낸 과학자에게 수여하는 상이다. 최종 수상자는 7월 APEC 회원국 투표로 선정된다.
만 40세 이하의 APEC 회원국 연구자로서 실적이 우수하며, 타 APEC 국가들과의 협력 활동이 활발한 연구자들이 참가 대상인 ASPIRE의 올해 주제는 '경제적·사회적·환경적 목표를 달성하기 위한 혁신'(Innovation to Achieve Economic, Environmental, and Social Goals)이다.
건설및환경공학과 명재욱 교수는 미생물과 환경화학공학 분야를 접목해, 플라스틱 폐기물, 지구온난화 등 인류가 직면한 중요한 환경·사회문제에 대한 해법을 찾는 연구를 진행하고 있다.
대표로 선정된 명재욱 교수는 “한국 대표로 선발되어 기쁘고 영광이며, 앞으로 플라스틱 소재의 생합성 및 생분해 원리를 밝히는 기초연구에 매진할 것이다”라고 소감을 밝혔다.
2022.06.10
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창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 26일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다.
이는 우리 대학 교수진과 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크 구축을 도모하는 자리이다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 마련되었다.
이번 DCM에는 VC 기관 대표이사 12명과 장영재, 이필승, 노준용, 김재경, 김대수 교수 등 우리 대학 교수 24명이 참여했다. 구체적인 VC 기관으로는 소프트뱅크벤처스, 카카오벤처스, 포스코기술투자, KDB 산업은행, IMM 인베스트먼트 등의 중대형 투자 회사와 프라이머, 위벤처스, 블루포인트파트너스, 카이트창업가재단, 카이스트청년창업투자지주, 한국신기술지주 등의 창업 초기 투자사들이다.
26일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에 참석한 교수진들은 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나누었고, 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다. `예비창업자'와 `교원창업자' 모두 각기 다른 관점과 입장에서 다양한 의견 교류가 이어졌다.
DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 우리 대학의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다.
우리 대학 산학협력센터는 올해 제 2회 개최된 DCM 행사에 이어 매년 두 차례 정기적인 DCM 행사를 개최할 방침이다. 또한 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 지속적으로 미팅 규모를 확대할 계획이다.
2022.05.27
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리튬이온전지 충방전 과정을 나노스케일에서 영상화 성공
리튬이온전지는 스마트폰과 전기차 그리고 드론을 비롯한 각종 이동 수단에 필수적인 에너지 저장 매체로 사용되고 있다. 기후변화와 코로나 팬데믹이 키워드가 되는 시대가 도래하면서 급증하는 수요에 대응하기 위해 리튬이온전지의 에너지 용량, 충전 속도 등의 전기화학적 특성을 향상하려는 연구들이 이뤄지고 있지만, 기존의 전기화학 특성 평가 방법으로는 나노미터 수준의 미시세계에서 벌어지고 있는 현상들을 이해하기 어렵다. 따라서, 전기화학 특성에 대한 통합적인 이해를 위해 나노스케일 수준에서 리튬이온의 농도 및 전기전도도 분석 기술의 개발은 필수적이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 독일의 아헨공과대학교 플로리안 하우센(Florian Hausen) 교수와 독일 뮌스터 대학교 카린 클라이너(Karin Kleiner) 교수와 협업하여 고용량 리튬이온배터리를 충‧방전할 때 리튬이온이 움직이는 모습과 그로 인해서 전자들이 움직이는 전도 경로 그리고 격자들의 움직임을 원자간력 현미경과 엑스레이 회절 및 흡수 패턴을 분석해 영상화하는 데 성공했다고 28일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 원자간력 현미경의 모드 중에서 전기화학적 변형 현미경(Electrochemical Strain Microscopy, 이하 ESM)과 전도성 원자간력 현미경(Conductive Atomic Force Microscopy, 이하 C-AFM)을 활용해, 친환경차 배터리에 적용되는 고용량 양극재인 NCM622 시료의 충방전상태(State of Charge, SOC)에 따른 리튬이온의 나노스케일 분포도를 영상화했으며, 이를 근단엑스선형광분광계(Near Edge X-ray Absorption Fluorescence Spectroscopy, NEXAFS)와 엑스선회절패턴(X-ray Diffraction Pattern, XRD pattern)과 비교 분석해 리튬이온이 양극재에 확산하여 들어갈 때 산소팔면체에 들어가면서 니켈과 산소의 결합이 이온 결합에서 공유결합으로 바뀌면서 전기전도도가 낮아지는 현상을 검증하고, 이를 ESM, C-AFM 영상과 비교하면서 상당한 상관관계가 있음을 밝혀냈다.
교신 저자인 홍승범 교수는 "배터리 소재 내에서 리튬이온의 확산을 영상화하고 이를 통해서 일어나는 현상들을 다중스케일에서 이해하는 것은 향후 신뢰성이 높고 수명이 긴 고속 충‧방전 배터리 소재를 디자인하는 데 있어 매우 중요하다ˮ라며 "향후 신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하는 것이 20년 걸리던 배터리 소재 개발기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
신소재공학과 알비나 제티바예바(Albina Jetybayeva) 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스 (ACS Applied Energy Materials)'에 게재됐다. (논문명: Unraveling the State of Charge-Dependent Electronic and Ionic Structure−Property Relationships in NCM622 Cells by Multiscale Characterization)
이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업과 한국연구재단의 거대과학연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.29
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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빛으로 뇌 기능, 행동, 감정을 자유롭게 조절한다
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀은 빛으로 뇌 기능 및 행동을 자유자재로 조절하는 광유전학 기술인 ‘Opto-vTrap(옵토-브이트랩)’을 개발했다. 나아가 동물실험을 통해 뇌 활성 뿐 아니라 활동과 감정까지 조절할 수 있음을 확인했다.
뇌 활성은 신경세포와 신경교세포와 같은 뇌세포들이 서로 신호를 주고받으며 조절된다. 이 같은 상호작용은 뇌 세포 내 ‘소낭’안에 담긴 신경전달물질 분비를 통해 이루어진다. 소낭이 뇌 활성을 조절하는 사령관인 셈이다. 뇌 활성 조절은 뇌 연구를 위한 필수 기술이다. 뇌의 특정 부위나 세포의 활성을 촉진 및 억제해보면 특정 뇌 부위가 담당하는 기능, 여러 뇌 부위 간 상호작용의 역할, 특정 상황에서 다양한 뇌세포의 기능 등 특정 상황에서 뇌 작동이 어떠한 원리로 일어나는지 밝힐 수 있기 때문이다.
그러나 기존 뇌 활성 조절 기술은 원하는 시점에 특정 뇌세포의 활성을 자유롭게 조절하기 어려웠다. 지금까지는 세포 전위차 조절 방식을 사용하였는데, 이는 주변 환경의 산성도를 변화시키거나 원하지 않는 다른 자극을 유발할 뿐만 아니라 전위차에 반응하지 않는 세포에는 사용하지 못하는 한계가 있었다. 이번에 개발한 Opto-vTrap 기술은 세포 소낭을 직접 특이적으로 조절할 수 있어 원하는 시점에 다양한 종류의 뇌세포에서 이용이 가능하다.
연구진은 신경전달물질 분비를 직접 조절하고자 세포에 빛을 쪼이면 순간적으로 내부에 올가미처럼 트랩을 만드는 자체 개발 원천기술을 응용, 소낭에 적용했다. Opto-vTrap을 발현하는 세포나 조직에 빛(청색광)을 가하면 소낭 내 광수용체 단백질들이 엉겨 붙으며 소낭이 트랩 안에 포획되고 신경전달물질 분비가 억제된다. 요컨대 Opto-vTrap으로 소낭의 신호전달물질 분비를 직접 제어하여 뇌 활성을 자유롭게 조절하는 것이다. 연구진은 세포와 조직실험에서 나아가 Opto-vTrap 바이러스를 이용한 동물실험을 통해 뇌세포 신호전달 뿐만 아니라 기억·감정·행동도 조절 가능함을 확인하였다.
Opto-vTrap을 이용하면 뇌의 여러 부위간 복합적 상호작용 원리를 밝히고, 뇌세포 형태별 뇌 기능에 미치는 영향을 연구하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
허원도 교수는 “Opto-vTrap은 신경세포와 신경교세포 모두에 잘 작동되기에 향후 다양한 뇌과학 연구 분야에 이용되리라 기대한다” 며 “앞으로 본 기술을 활용하여 특정 뇌세포의 시공간적 기능 연구를 진행하고자 한다.”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구과제 및 KAIST 글로벌 특이점 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 뇌 과학 학술지 뉴런 (Neuron, IF:17.173) 에 12월 1일(수) 1시(한국시간) 게재됐다.
2021.12.03
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창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 24일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다.
우리 대학 교수와 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 도모하는 자리로 교수들의 기술사업화 역량을 강화하고 창업에 대한 도전정신을 북돋으려는 취지다. 이를 위해 KAIST 산학협력센터(센터장 이건재 교수)는 국내 주요 벤처 캐피탈 대표이사들을 DCM VC 자문단으로 위촉했다. 소프트뱅크벤처스·카카오벤처스·포스코기술투자 등의 중대형 투자 회사와 블루포인트파트너스 · 카이트창업가재단 · 카이스트청년창업투자지주 · 한국신기술지주 등의 초기 투자사를 아우르는 총 8개 VC 관계자들이 기업자문단을 맡았다. 24일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에는 전기·소재·바이오·제약·환경·에너지·AI·로봇·기술경영 등 다양한 연구 분야의 교수 20인이 참석했다. 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나눠 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다. 이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다.
DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 KAIST의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다. KAIST 산학협력센터는 올해 개최된 첫 번째 행사를 시작으로 매년 두 차례 정기적인 DCM 개최할 방침이다. 또한, 내년 4월 중 2회 행사를 열어 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 규모를 확대할 계획이다.
2021.11.29
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전산학부 권영진 교수 연구팀, 최우수 시스템 국제학회 SOSP 2021에 국내 최초 논문 게재, 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김종율 박사과정(제1 저자), 장인수 석사 졸업생, 임재성 박사과정과 the University of Texas at Austin, KTH, KAUST 연구진으로 구성된 전산학부 CASYS 연구실 권영진 교수 연구팀이 올해 시스템 분야 최고학회인 SOSP(ACM Symposium on Operating Systems Principles)에 국내에서 최초로 논문을 게재했으며, 동시에 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
SOSP는 매 2년마다 열리는 운영체제 시스템 분야 최고의 학회 (채택율 15％ 이하)로 우리 대학 권영진 교수 연구팀과 성균관대 엄영익 교수 연구팀이 2021년 각각 국내에서 최초로 논문을 게재하였다.
권영진 교수 연구팀은 “Smart 네트워크 장치를 이용하여 분산파일 시스템의 성능 및 가용성을 높이는 연구”를 통해 클라우드 환경에서 사용자 데이터를 빠르게 저장하고 시스템 장애 시에도 지속가능한 서비스를 제공하는 분산파일 시스템을 설계/구현하였다. 스마트 네트워크 장치는 기존에 데이터만 주고 받을 수 있는 네트워크 장치에 연산장치의 기능이 탑재된 차세대 클라우드향 네트워크 장치이다. 기존의 서버에 보다 자원효율적이지만 성능은 느린 연산 기능을 제공하는데, 권영진 교수 연구팀은 스마트 네트워크 장치에서 동작할 수 있는 LineFS라 불리우는 클라우드향 분산 파일시스템을 구축했다. LineFS는 느린 Smart 네트워크 장치를 사용하면서도 기존의 분산 파일 시스템보다 빠른 성능을 낼 수 있도록 설계 되었으며, 호스트 운영체제가 멈추더라도 Smart 네트워크 장치 만으로도 구동이 가능한 고가용성 분산 파일시스템이다.
LineFS는 2020년 OSDI (SOSP와 더불어 최고의 시스템 학회)에 동일 연구팀이 게재했던 Assise 분산 파일시스템에 대한 후속 연구로 진행됐다. 이 연구 결과물은 권영진 교수가 박사과정 동안 진행했던 Strata 파일시스템에 대한 연구를 기반으로 시작됐다. 권영진 교수의 Strata 파일시스템은 2017년 SOSP에 게재됐다.
이번 연구를 진행한 김종율 박사과정은 권영진 교수 연구실에서 고성능 비휘발성 메모리를 활용한 분산 파일 시스템 연구를 계속해왔으며, ACM SoCC, USENIX OSDI, ACM SOSP와 같은 유수의 국제학회에 논문을 출판하고 있다.
관련 해외 언론보도: https://cemse.kaust.edu.sa/cs/news/kaust-collaborative-research-wins-acm-sosp-2021-best-paper-award
2021.11.25
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위치 영상화가 가능한 약물 전달체 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 중앙대 화학과 박태정 교수, 가천대 바이오나노학과 김문일 교수와의 공동 연구를 통해 중금속 흡착 단백질을 이용한 금속 나노입자 고효율 생합성 기술을 개발하고, 이를 이용해 위치 영상화가 가능한 약물 전달체를 개발했다고 7일 밝혔다.
우리 대학 생명화학공학과 졸업생 김문일 박사(現 가천대 교수), 중앙대 박찬영 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학회가 발행하는 국제 학술지 ‘ACS 어플라이드 머터리얼즈 앤 인터페이시스(Applied Materials and Interfaces)’ 2021년도 13호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: In situ biosynthesis of a metal nanoparticle encapsulated in alginate gel for imageable drug-delivery system)
현재 금속 나노입자의 합성에 주로 사용되고 있는 물리화학적 방법은 독성이 있는 환원제, 계면활성제 및 유기 용매의 이용이 필요해 약물전달체 등 생체 내에 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 환원력이 우수한 단백질을 미생물 내에 과발현해 금속 나노입자를 생합성하는 기술이 개발됐으나, 이 방법은 미생물이 받아들일 수 있는 금속 전구체의 종류 및 농도가 제한된다는 단점이 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해, 대장균에 중금속 흡착 단백질을 발현하는 플라스미드를 형질 전환해 단백질을 과발현한 후 이를 알지네이트 젤에 포집해 그 활성을 안정화하는 기술을 개발했다. 중금속 흡착 단백질을 포집한 알지네이트 젤은 다양한 종류의 금속 이온을 30분 이내로 빠르게 고농도로 흡착 및 환원시켜 금, 은, 자성 및 양자점 나노입자 등 다양한 종류의 금속 나노입자를 알지네이트 젤 내부에 고농도로 생합성하는 데 효과적으로 활용됐다.
특히, 연구팀은 항암제 등 약물과 중금속 흡착 단백질을 알지네이트 젤에 동시에 포집한 후 높은 형광을 나타내는 양자점 나노입자를 젤 내부에 합성함으로써 형광을 통해 위치의 추적 및 영상화가 가능하고 약물의 서방형 방출이 가능한 다기능 약물 전달체를 개발하는 데 성공했다.
☞ 서방형(sustained release): 약물 등이 장시간에 걸쳐 서서히 방출되는 형태
연구팀은 항암제와 녹색 형광을 보이는 카드뮴 셀레나이드 (CdSe) 및 파란색 형광을 보이는 유로피움 셀레나이드 (EuSe)로 이루어진 양자점을 동시에 포집한 약물 전달체를 마우스에 경구로 주입한 후, 이 약물 전달체의 위치를 생체 내에서 추적 및 영상화할 수 있음을 확인했다.
박현규 교수는 “이번 연구에서 개발된 중금속 흡착 단백질을 포집한 알지네이트 젤은 독성 물질 없이, 고속·고농도로 다양한 금속 나노입자를 생합성할 수 있고 동시에 약물의 서방형 방출이 가능하기 때문에, 향후 위치 추적이 가능한 약물 전달체 등에 응용될 수 있다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 중견연구자지원사업의 일환으로 수행됐다.
2021.09.07
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최문정 교수, 유엔 아시아·태평양 정보통신기술교육센터(UN APCICT) 자문위원 위촉
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수가 유엔 아시아·태평양 정보통신기술교육센터(UN APCICT)의 자문위원(consultant)으로 위촉됐다고 9일 밝혔다.
APCICT는 유엔 아시아·태평양 경제사회위원회(UN ESCAP) 산하 단체로, ESCAP 회원국 62개 국가의 정보격차 해소와 인력양성을 위한 정보통신기술 분야 전문 교육기관 및 다자간 국제협력 증진기구로 2006년에 설립된 한국 최초의 유엔 사무국 소속 기관이다. APCICT는 사회경제적 발전목표 달성을 위한 ICT 활용에 있어 인적자원 및 제도적 역량을 강화하기 위해 교육, 연구, 정책 자문을 주된 업무 분야로 하고 있다.
아시아·태평양 지역 국가들은 급속한 인구 고령화를 겪고 있으며, 2050년에는 이 지역 인구의 네 명 중 한 명(1/4)이 60세 이상이 될 것으로 추정된다. 최문정 교수는 급속도로 증가하고 있는 개발도상국 고령자의 삶의 질을 개선하기 위해 정보통신기술(ICT) 활용 관련 정책을 자문하고 해당 국가 공무원 및 정책담당자를 대상으로 하는 교육프로그램을 개발하는 전문가 활동을 이번 달부터 수행하게 된다.
최 교수는 미국노년학회(The Gerontological Society of America) 석학회원(fellow)이며, 우리 대학에서 `고령사회 기술복지 정책 실험실 (Aging & Technology Policy Lab)'을 설립해서 운영하고 있다.
2021.07.09
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정송 교수 연구팀, 아시아대학 최초 ACM MobiSys 2021 Best Paper Award 수상
우리 대학 AI대학원과 전기및전자공학부 소속 정송 교수 연구실의 김세연 박사과정생과 이경한 박사졸업생 (현 서울대 전기정보공학부 부교수)이 지난 주 COVID-19으로 인해 온라인으로 개최된 2021년도 ACM MobiSys 학회(https://www.sigmobile.org/mobisys/2021/)에서 Best Paper Award를 수상했다.
ACM MobiSys는 모바일시스템 분야의 최고 학회로서 올해 총 266편의 논문이 제출되어 36개의 논문이 억셉트되었으며 (논문게재율: 21.6%) 이번 정송 교수 연구팀의 Best Paper Award 수상은 19년의 MobiSys 역사상 첫 아시아권 대학의 수상이다. (제1저자 소속 대학 기준)
- 논문명: zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices
(모바일 기기의 열쓰로틀링 방지를 위한 강화 학습 기반의 동적 주파수 할당 기술)
- 논문 저자: 김세연 (KAIST), 빈경민 (서울대), 하상태 (U. of Colorado at Boulder), 이경한 (서울대), 정송 (KAIST)
- 논문 내용:
동적 전압/주파수 할당 기술(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)은 운영 체제(OS) 단에서 프로세서 성능을 보장하는 동시에 에너지 소모를 줄이기 위해 동적으로 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 기술이다. 하지만 모바일 기기의 동적 주파수 할당 기술은 두 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, OS 레벨에서 수행되기 때문에 어플리케이션의 성능을 보장하지 못한다. 둘째, 모바일 기기의 특성상 빈번하게 변하는 환경을 반영하지 못하여 과열을 일으켜 열쓰로틀링(Thermal Throttling)을 야기시켜 사용자 경험(QoE)를 크게 감소시킬 수 있다. 특히, 모바일 기기에서 발열 문제는 최신 스마트폰과 같은 고성능 기기의 성능을 크게 떨어뜨리는 고질적인 문제로 알려져 있다. 해당 연구에서는 이러한 기존 기술의 한계를 해결하기 위해 모바일 기기의 과열을 예방하고, 사용자 경험을 보장하는 동시에 에너지 소모를 최소화하기 위해 심층 강화 학습(Deep-Reinforcement Learning) 기반의 동적 주파수 할당 기술을 개발했다. 이는 실시간으로 수집되는 상태 정보를 바탕으로 어플리케이션과 모바일 기기의 동작 환경에 적응하여 안정된 성능을 보장하고, 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 기술이다. 연구팀은 해당 연구 기술이 운영 체제나 어플리케이션이 보다 최적화된 성능으로 동작하기 위한 하나의 설정 옵션으로 패키징될 수 있을 것이라고 전망하고 있다.
위 상을 수상한 김세연 박사과정생은 논문에 대해 “5G 스마트폰과 같은 모바일 단말에서 과도한 발열로 인해 발생하는 열쓰로틀링에 따른 급격한 성능 저하 문제를 강화학습 기반의 동적 전압/주파수 스케일링을 통해 획기적으로 해결한 연구”라고 설명했다.
정송 교수는 “사용자 체감 성능을 높이면서 열쓰로틀링으로 인한 급격한 성능 저하를 방지하기 위해서는, 적정한 온도를 유지하기 위한 총전력 소모 범위 내에서 프로세서 컴포넌트 (CPU, GPU 등) 간 최적의 전력 분배를 수행하는 것이 관건이지만, 주변 환경 (주변 온도, 쿨링 상황 등)과 사용자 애플리케이션 특성에 따라 허용 가능한 총 전력 소모 범위와 최적의 전력 분배가 실시간으로 변화하기 때문에 전통적인 제어기법으로는 해결하기 매우 어려운 문제였다”고 부연 설명했다.
연구팀의 이러한 결과는 전력소모 문제로 인공지능 기법의 도입이 어려울 것으로 예상되었던 모바일 플랫폼에서 조차 강화학습 기반의 시스템 제어가 성능 개선에 크게 이바지 할 수 있음을 보임으로써, 차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들을 적극적으로 도입하기 위한 계기를 마련한 것으로 평가받았다.
2021.07.09
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고체 전해질 내부 나노 단위 영상화 성공
오늘날 리튬이온전지는 휴대용 전자 장비와 전기차를 비롯한 각종 이동 수단에 필수적인 에너지 저장 매체로 사용되고 있다. 폭발적인 수요에 발맞춰 리튬이온전지의 에너지 용량, 충전 속도 등의 전기화학적 특성을 향상하려는 연구들이 가속화되고 있다.
그러나 기존의 전기화학 특성 평가 방법은 소재 혹은 소자 특성의 평균값을 측정하는 것에 집중되어 있기에, 나노미터 수준의 미시세계에서 벌어지고 있는 현상들을 이해하기에는 충분하지 않다. 따라서 전기화학 특성에 대한 통합적인 이해를 위해 미시적 수준에서 공간 분해능을 가진 분석 기술의 개발은 필수적이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(Atomic force microscope, AFM)의 한 모드인 전기화학 변위 현미경(Electrochemical strain microscopy, ESM)을 이용해 리튬이온전지 소재 내부의 이온 이동 특성을 나노미터 수준에서 정량적으로 측정하는 방법을 개발했다고 13일 밝혔다.
전기화학 변위 현미경은 나노 크기의 탐침에 전압을 가했을 때, 이온의 이동이 유발하는 시료 표면의 변형(displacement)을 측정하는 기술로서 이 변형을 발생시킨 이온의 양과 이온의 이동도 등을 간접적으로 측정할 수 있게 도와주는 기술이다.
홍 교수 연구팀은 비행시간형 2차 이온 질량 분석법(Time-of-flight secondary ion mass spectroscopy, ToF-SIMS)과 유도결합 플라즈마 분광분석기(Inductively coupled plasma optical emission spectrometer, ICP-OES)를 이용해 고체 전해질 시료의 깊이에 따른 이온 분포를 정량적으로 계산하고, 전기화학 변위 현미경 결과와의 캘리브레이션(calibration, 계측기 등의 눈금을 표준기 등을 사용해 바로잡는 일)에 성공했다.
이후, 연구진에 의해 고안된 직류 전압 펄스(pulse)를 시료의 깊이에 따라 가했으며, 전기장에 의해 표면으로 이동했다가 다시 내부 쪽으로 확산하는 이온을 전기화학 변위 현미경으로 영상화했다. 특히, 해당 펄스를 설계하는 과정에서 기존 전기화학 변위 현미경 사용에 대한 오류를 지적하고, 개선된 사용 방법에 대해 안내했다. 그 결과, 연구팀은 시간 및 거리의 함수로 이온의 이동 과정을 영상화하는 데 성공했으며, 이 결과를 이용해 깊이 및 이온의 농도에 따라 변화하는 확산계수 값을 정량적으로 보여줬다.
홍승범 교수는 "이온의 움직임을 나노미터 수준에서 정량적으로 관찰할 수 있는 방법론이 다양한 이온 거동의 메커니즘을 규명하는데 기여할 것ˮ이라며, "추후 다양한 실제 소자 구동 환경을 모사한 상태에서 이번 방법론을 적용하는 후속 연구를 진행할 것ˮ이라고 설명했다.
우리 대학 신소재공학과 박건 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스(ACS Applied Energy Materials)에 게재됐다. (논문명: Quantitative Measurement of Li-Ion Concentration and Diffusivity in Solid-State Electrolyte)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 거대과학연구개발사업 및 KAIST 글로벌특이점연구 지원으로 수행됐다.
2021.04.13
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